基于seq2seq的机器翻译系统

目录

前言

1.模型结构

1.1 encoder

1.2 decoder

2.数据处理

2.1 数据集

2.2 字典构建

2.3 特殊符号

3.参数加载

3.1 库的导入

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3.2 词典导入

4.准备训练集

4.1 导入原始训练数据

4.2词典修改

4.3 加载数据集

5.Encoder

6.Decoder

7.模型训练

7.1输入格式

7.2 线性映射层

7.3超参数设置

7.4具体训练

8.模型预测

9.图形交互界面

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前言

        前段时间老师推荐过进行LSTM方向的研究，且笔者考虑到transformer在NLP领域的火热现状，于是选择了seq2seq作为切入点。seq2seq具有和transformer一样的encoder和decoder结构，但缺少attention部分，同时seq2seq模型中的encoder和decoder一般采用LSTM进行实现，因此笔者认为学习seq2seq模型能同时有利于对LSTM和Transformer的理解和学习。本文对基于seq2seq的机器翻译系统从原理和代码上进行了分析和实现，并在代码部分进行了详尽的注释和解析，方便读者理解。

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1.模型结构

seq2seq模型由encoder和decoder两部分构成，以下分别对两部分进行模型原理的说明。

1.1 encoder

        如下图所示，对于encoder层，假设想要翻译的英文句子为“Hi.”，其对应的汉语意思为"你好。"。

        encoder的输入中，将英文句子中的每个符号作为一次输入，利用LSTM模型提取英文句子的语义，即图中最后一个hidden层。

1.2 decoder

训练时：

        将encoder层提取的语义作为decoder层的初始hidden层输入，此时在训练中会在汉语译文中增加BOS和EOS用以训练。decoder层的训练输入为BOS+汉语译文各个字，对应的标签数据为汉语译文各个字+EOS。

         也就是用红框中的内容作为decoder层的输入，绿框部分作为Label进行训练。注意在测试集上的预测中，decoder层的输入只有BOS，因为实际使用中预测的就是汉语译文，自然不会有汉语译文供参考了。

2.数据处理

2.1 数据集

        本系统采用的数据集是含有两万多条的中英句子，具体形式如下图所示：

2.2 字典构建

        依据数据集，分别提取汉字，英文符号去重后分别构造词典(字符到数字索引的键值对)en_word_2_index,ch_word_2_index，以及en_index_2_word,ch_index_2_word（数字索引到字符的列表，因为列表排序序号可以替代数字，因此用列表表示即可）。

2.3 特殊符号

        系统中增加了PAD,BOS,EOS分别进行数据填充和译文修饰。

3.参数加载

3.1 库的导入

2.2中提到过对原始数据进行去重并构造字典，这里提供处理完成后的pickle类型文件直接供使用。对于pickle文件的提取也需要在之后 import pickle。

import torch
import torch.nn as nn
import pandas as pd
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
import pickle

3.2 词典导入

#读取提前构建好的双语字符与数字索引的字典
with open("datas\\ch.vec","rb") as f1:
    _, ch_word_2_index,ch_index_2_word = pickle.load(f1)

with open("datas\\en.vec","rb") as f2:
    _, en_word_2_index, en_index_2_word = pickle.load(f2)

        word_2_index,index_2_word的类型分别是字典和列表，后者是列表因为其默认序号可以替代数字，因而省略了数字部分。提取出的四个序列如下所示，此处并不是构造one-hot向量，而是作为数字索引，在之后直接构造对应的embbding。两个pickle文件中各自有三列数据，第一列是字向量，因此只需要提取后两列数据即可。

4.准备训练集

4.1 导入原始训练数据

        从csv文件中分别取出训练集数据，并将该过程封装为一个函数，同时增加了nums参数用来选择读取的数据样本数量。考虑到读者的机器性能，本系统对nums进行了较小的取值，因此预测准确率会受到相应的影响，读者可根据自己机器的性能对nums进行扩值或者忽略（默认是导入所有数据样本进行训练）。

def get_datas(file = "datas\\translate.csv",nums = None):
    all_datas = pd.read_csv(file)
    # 从csv文件中分别读取英语和汉语译文，并分别列表化
    en_datas = list(all_datas["english"])
    ch_datas = list(all_datas["chinese"])
    # 因为总数据比较多，因此在初期做测试的时候设置nums参数，限制取出的数据数量，取少了会影响训练的效果
    if nums == None:
        return en_datas,ch_datas
    else:
        return en_datas[:nums],ch_datas[:nums]

提取出的ch_datas,en_datas如下所示：

4.2词典修改

        在中英文词典中增加PAD,BOS,EOS三个符号，因为最开始的导入文件中没有这三种符号，也可以直接修改文件，省略这一部分。

# 在字典中添加PAD,BOS,EOS三个新字符，也可以对字典进行处理，就不用再添加了
ch_corpus_len = len(ch_word_2_index)
en_corpus_len = len(en_word_2_index)

ch_word_2_index.update({"<PAD>":ch_corpus_len,"<BOS>":ch_corpus_len + 1 , "<EOS>":ch_corpus_len+2})
en_word_2_index.update({"<PAD>":en_corpus_len})

ch_index_2_word += ["<PAD>","<BOS>","<EOS>"]
en_index_2_word += ["<PAD>"]

#直接增加长度或者自增len的长度都可以
ch_corpus_len += 3
en_corpus_len = len(en_word_2_index)

4.3 加载数据集

        ①使用pytorch提供的Dataloader加载数据集。在代码中的“return en_index,ch_index”部分，pytorch会自动将同一batch的结果进行自动组合，因此要通过自定义 vatch_data_process函数来完成对各结果的padding填充，BOS,EOS的增加等自定义操作。

        通过修改Dataloader里对应的collate_fn参数，实现自动组合前对各结果的自定义修改功能。

        ②batch_data_process函数有两个作用。第一，实现对encoder层输入的padding，否则一条一条输入太慢，将一个batch的数据作为矩阵输入更高效。这里的padding对象也是同一batch各样本的输入，因为考虑所有样本时，句子长度差异较大，效果不好。参数中的batch_datas也就是上文en_index,ch_index的batch-size个组合成的迭代器。

        ③第二，实现在训练集上decoder层输入的修改，即输入层的句子前加上BOS标志开始，标签最后加上EOS标志结束，参考1.2中的图示。加上BOS是因为预测时不知道中文，如果不加上BOS，则输入为空；加上EOS则是标志着预测过程的停止。

        ④结果：下两图分别代表经处理后返回的encoder，decoder层输入。

        假设batch为3，则英语句子对应索引经padding后，长度相等，且padding体现为77。      

  

        汉语译文经处理后，最开始都是表示BOS的3590，末尾是padding3589和表示EOS的3591。

总代码如下：

#对数据进行处理，①将每个英语和汉语句子中的字符对应通过字典对应为数字索引，②对各组数字索引进行pad处理，③对汉字句子进行BOS和EOS处理
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self,en_data,ch_data,en_word_2_index,ch_word_2_index):
        # 导入双语原始句子
        self.en_data = en_data
        self.ch_data = ch_data
        # 导入双语字符与数字索引的字典
        self.en_word_2_index = en_word_2_index
        self.ch_word_2_index = ch_word_2_index

    # 将一对双语句子从字符状态转换为数字索引状态，形式是将一个句子中的各个字符转换为数字索引的列表
    def __getitem__(self,index):
        en = self.en_data[index]
        ch = self.ch_data[index]

        en_index = [self.en_word_2_index[i] for i in en]
        ch_index = [self.ch_word_2_index[i] for i in ch]

        return en_index,ch_index

    # pytorch会自动地把batch-size个双语句子组合在一起，参数中的batch_datas也就是上文en_index,ch_index的batch-size个组合成的迭代器
    # 此处添加的函数作为Dataloader的一个参数，意在对数字索引格式进行再处理，也就是pad,EOS,BOS这些
    def batch_data_process(self,batch_datas):
        global device
        en_index , ch_index = [],[]
        en_len , ch_len = [],[]

        for en,ch in batch_datas:
            en_index.append(en)
            ch_index.append(ch)
            en_len.append(len(en))
            ch_len.append(len(ch))

        max_en_len = max(en_len)
        max_ch_len = max(ch_len)

        # 在每一句英文句子的数字索引列表后添加PAD统一大小，在每一句汉语句子的数字索引列表前加BOS,后加EOS，再添加PAD统一大小
        en_index = [ i + [self.en_word_2_index["<PAD>"]] * (max_en_len - len(i))   for i in en_index]
        ch_index = [[self.ch_word_2_index["<BOS>"]]+ i + [self.ch_word_2_index["<EOS>"]] + [self.ch_word_2_index["<PAD>"]] * (max_ch_len - len(i))   for i in ch_index]
        
        #tensor化并且布置到GPU上训练
        en_index = torch.tensor(en_index,device = device)
        ch_index = torch.tensor(ch_index,device = device)

        #返回的是一个batch的经过padding,BOS,EOS修改的句子中各字符对应的数字索引构成的列表
        return en_index,ch_index

    # 判断提取的双语句子的数量是否相等，不相等肯定是提取出问题了
    def __len__(self):
        assert len(self.en_data) == len(self.ch_data)
        return len(self.ch_data)

5.Encoder

        利用pytorch构造英文字符对应的词向量embbding，然后将输入句子的数字索引形式转化为对应的词向量，以词向量的形式输入，词向量的维度由超参数指定。

#对数字索引形式的句子进行Embedding处理和基于LSTM的语义提取
class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len):
        super().__init__()
        # 基于英文语料库建立Embedding
        self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num)

        # batch-first设置为True是因为torch中dataset处理后的batch批次的样本，其向量维度是batch，input-size，hidden-size，因此不符合默认的input-size，batch，hidden-size
        # 顺序，通过该参数的设置实现参数的匹配
        self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True)

    def forward(self,en_index):
        # 将输入的句子进行Embbdeing处理，同时得到Encoder层的输出：encoder_hidden
        en_embedding = self.embedding(en_index)
        _,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding)

        return encoder_hidden

6.Decoder

        这部分和Encoder的思路基本相同，主要区别在于decoder部分的输入依据当前是训练还是测试有所不同，上文已经提及，此处不再赘述。

class Decoder(nn.Module):
    def __init__(self,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(ch_corpus_len,decoder_embedding_num)
        self.lstm = nn.LSTM(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,batch_first=True)

    # decoder_input和encoder部分那个en_index是一个意思，都是数字索引格式的句子，
    # 但因为汉语句子进行了BOS和EOS处理，我们要对Decoder的输入额外地进行去除末尾EOS的处理
    def forward(self,decoder_input,hidden):
        embedding = self.embedding(decoder_input)
        decoder_output,decoder_hidden = self.lstm(embedding,hidden)

        return decoder_output,decoder_hidden
       

7.模型训练

        将超参数传入Encoder和Decoder，构造损失函数，优化器，调用两层得到输出，并对输出进行线性变换得到预测结果，与实际标签比较。

7.1输入格式

        注意到在decoder层的输入前，将汉语译文作了两次处理，分别是保留BOS和保留EOS，因为之前增加这两个符号时没有区别输入和标签，在此处进行分类。

7.2 线性映射层

        增加classifier，实现将decoder层输出的维度变换。

7.3超参数设置

        encoder_embedding_num和decoder_embedding_num依据英汉词典的大小设置，encoder_hidden_num = 100和decoder_hidden_num = 100则是对LSTM隐层维度的设置，应保持两者一致，否则应另增加一层线性变换用以修改维度。

# 超参数的设置
en_datas,ch_datas = get_datas(nums=200)
encoder_embedding_num = 50
encoder_hidden_num = 100
decoder_embedding_num = 107
decoder_hidden_num = 100

batch_size = 2
epoch = 40
lr = 0.001

7.4具体训练

        在loss函数求值过程中，en_index,ch_index的维度分别为3和2，因此将en_index的前两维拉成一维，ch_index同理，从而求loss，否则对一个batch的数据单独求loss会相对更加麻烦。

for e in range(epoch):
    for en_index,ch_index  in dataloader:
        loss = model(en_index,ch_index)
        loss.backward()
        opt.step()
        opt.zero_grad()

    print(f"loss:{loss:.3f}")

总代码如下：

class Seq2Seq(nn.Module):
    def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len):
        super().__init__()
        self.encoder = Encoder(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len)
        self.decoder = Decoder(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len)

        # 将Decoder的输出从Embedding维度映射到汉字词典的维度，匹配对应的汉字
        self.classifier = nn.Linear(decoder_hidden_num,ch_corpus_len)

        self.cross_loss = nn.CrossEntropyLoss()

    def forward(self,en_index,ch_index):
        # 将汉语句子分别去首尾的BOS和EOS作为Decoder层的输入和标签
        decoder_input = ch_index[:,:-1]
        label = ch_index[:,1:]

        encoder_hidden = self.encoder(en_index)

        # 预测模型只需要各cell的hidden，不需要最后cell的hidden
        decoder_output,_ = self.decoder(decoder_input,encoder_hidden)

        pre = self.classifier(decoder_output)

        # label是[batch,len],pre是[batch,len,Embedding]，因此要进行维度处理，此处是把一个batch里的句子都放在一个维度
        loss = self.cross_loss(pre.reshape(-1,pre.shape[-1]),label.reshape(-1))

        return loss

8.模型预测

应注意预测阶段中decoder的输入只有BOS符号

#供用户使用的API接口
def translate(sentence):
    global en_word_2_index,model,device,ch_word_2_index,ch_index_2_word

    # 将英文句子中的字母转换为数字索引，此处进行维度增加的处理并tensor化，方便传参
    en_index = torch.tensor([[en_word_2_index[i] for i in sentence]],device=device)

    result = []
    # 与训练时不同，预测时decoder的输入是“空”，能利用的只有encoder传入的语义hidden，因此之前会设置汉语句子首位为BOS，此处直接将BOS作为初始输入，并将cell的预测结果作为下一个cell
    # 的输入，实现汉语语义的预测
    encoder_hidden = model.encoder(en_index)
    decoder_input = torch.tensor([[ch_word_2_index["<BOS>"]]],device=device)

    # 将encoder层的输入作为decoder层的初始hidden
    decoder_hidden = encoder_hidden
    while True:
        decoder_output,decoder_hidden = model.decoder(decoder_input,decoder_hidden)
        pre = model.classifier(decoder_output)

        w_index = int(torch.argmax(pre,dim=-1))
        word = ch_index_2_word[w_index]

        if word == "<EOS>" or len(result) > 50:
            break

        result.append(word)

        # 将cell的预测结果作为下一个cell的输入，实现汉语语义的预测
        decoder_input = torch.tensor([[w_index]],device=device)


    hanyu="".join(result)
    return hanyu
    # print(hanyu)
    # print("*****")
    # print("译文: ","".join(result))

9.图形交互界面

        本系统的图形交互界面采用PySimpleGUI实现，该库的具体使用参考另一篇博客即可，最终的实现效果如下：

总代码如下：

from seq2seq import translate
import PySimpleGUI as sg

layout = [[sg.Text('输入你想翻译的英文:'), sg.Text(size=(15,1), key='-OUTPUT-')],
          [sg.Input(key='-IN-')],
          [sg.Button('Show'), sg.Button('Exit')],
          [sg.Text('注：预测的准确率与训练样本数量有关，本实验为了方便展示')],
          [sg.Text('注：只选择了少量样本进行训练，如要提高预测率，可增加训练样本数量')]
          ]
#第一行留有一个用以更新的变量区域，键名自定义设置，此处设置为-OUTPUT-

window = sg.Window('基于seq2seq的机器翻译系统', layout)

while True:  # Event Loop
    event, values = window.read()
    print(event, values)
    if event in  (None, 'Exit'):
        break
    if event == 'Show':
        text_input = values['-IN-']
        hanju = translate(text_input)
        # Update the "output" text element to be the value of "input" element
        window['-OUTPUT-'].update(hanju)
        #将输入的值更新在OUTPUT区域

window.close()